自從Vaswani 等人發(fā)表開創(chuàng)性論文“ Attention Is All You Need ”以來，transformer 模型已經(jīng)成為 NLP 技術(shù)中的最新技術(shù)。從 NER、文本分類、問答或文本生成等應(yīng)用，這項(xiàng)驚人技術(shù)的應(yīng)用是無限的。

學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，可以說是學(xué)習(xí)編程非常重要的一部分。因?yàn)槊總€(gè)程序都需要使用數(shù)據(jù)，學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)有利于我們組織、管理和存儲(chǔ)數(shù)據(jù)。下面，和大家分享 Python 語(yǔ)言中常用的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)之一的堆棧結(jié)構(gòu)，并嘗試解決括號(hào)平衡的問題。

現(xiàn)在有非常多的人在學(xué)Python，那么學(xué)完到底能做什么呢？

輪盤抽獎(jiǎng)是很多應(yīng)用都會(huì)帶有的功能，在很多情況下都會(huì)有這樣的需求。最常見的輪盤抽獎(jiǎng)案例是問卷星答完卷后的抽獎(jiǎng)頁(yè)面（那是用js實(shí)現(xiàn)的）。那么python怎么實(shí)現(xiàn)輪盤抽獎(jiǎng)功能呢？接下來這篇文章帶你了解。

小編在整理python手冊(cè)的時(shí)候看到了淺復(fù)制（淺拷貝）與深復(fù)制（深拷貝）這兩個(gè)概念，很多小伙伴可能會(huì)好奇：都叫復(fù)制，能有什么區(qū)別？又不是打印機(jī)，復(fù)印的時(shí)候存在墨跡深淺。那么淺復(fù)制和深復(fù)制到底是什么，有什么區(qū)別呢？且看小編細(xì)細(xì)道來。

小編第一次接觸到TensorFlow的時(shí)候是在實(shí)訓(xùn)課中。當(dāng)時(shí)我們?cè)跈C(jī)器學(xué)習(xí)的掌握并不充分的情況下通過TensorFlow搭建神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的模型，可見使用TensorFlow搭建一個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型是一件比較簡(jiǎn)單的事情。那么接下來我們就來看看如何使用TensorFlow搭建神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)吧。

登錄功能是很多web應(yīng)用的最基礎(chǔ)功能，所以很多應(yīng)用都需要先實(shí)現(xiàn)登錄功能才能繼續(xù)往后開發(fā)。今天我們來介紹一下怎么python怎么用flask基礎(chǔ)知識(shí)來實(shí)現(xiàn)一個(gè)簡(jiǎn)單的登陸功能。讓我們一邊看登錄功能的實(shí)現(xiàn)代碼一邊學(xué)習(xí)登錄功能的設(shè)計(jì)吧。